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Pandas日期数据处理: 如何按日期筛选,显示及统计数据
Pandas处理日期数据的功能包括以下三个方面:
- 按日期筛选数据
- 按日期显示数据
- 按日期统计数据
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import pandas as pd 
import csv 


# 写入
with open('./data.csv','w') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['id','date','number'])
    writer.writerow(['1','2018-05-10','22'])
    writer.writerow(['2','2018-05-11','22'])
    writer.writerow(['3','2019-05-10','23'])
    writer.writerow(['4','2019-05-11','24'])

# 1.1 读取并整理数据
"""
# 从csv文件中读取数据
df = pd.read_csv('./data.csv',header=None)
print(df.columns)
print('--'*20)
df.columns=['id','date','number']
print(df.columns)
print(df.head(2))
print('='*20)
print(df.tail(2))
print(':'*20)
print(df.shape)
# df的行数一共是4行.


# 查看Dataframe的数据类型
print(type(df))
print(df.index)
print(type(df.index))
print('=='*20)

# 构造Series类型数据
s = pd.Series(df['number'],index=df.index)
print(type(s))
print(s.head(2))
"""


# 1.2 按日期筛选数据
# 按年度获取数据
"""
df = pd.read_csv('./data.csv',header=None)
print('------------获取2018年的数据----------')
print(df['2018'].head(2)) # 获取2018年的数据
"""

# 获取某月的数据

# 获取具体某天的数据
# 按日期筛选数据
df = pd.read_csv('./data.csv',header=None)

print(df['2018-05-10'])

